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公开(公告)号：CN114445577B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202111681697.X
申请日：2021-12-29
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
IPC: G06T17/05 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种基于图网络的预计达到时间计算方法和系统，同时对历史轨迹数据的车辆类型和天气信息进行挖掘。在时间和空间信息深度融合方面，采用最自然的图神经网络进行建模，充分考虑局部区域内连通路段车流速度相互影响，以最贴切的图结构对道路拓扑进行建模。通过将轨迹数据在图结构上投影，通过特征建模的方式将时间信息和空间结构信息充分融合；在特征建模过程中引入高精度地图中影响车辆流通的道路属性信息，如路段道路类型，路段最高限速，路段车道数，是否是路口等，这些信息以信息嵌入的方式引入到静态图网络建模中；先利用利用缓存机保证查询的实时性，其次是将世界划分成局部片区，保证图网络训练稳定性和收敛速度。
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公开(公告)号：CN119027764A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410918400.4
申请日：2024-07-10
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种停止线融合方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：获取目标停止线的采集数据集，得到多条采集停止线；计算每条采集停止线的方向向量，得到方向向量集；基于上述方向向量集，计算上述多条采集停止线对应的置信度；将上述置信度大于预设置信度阈值的采集停止线进行融合，生成融合后的停止线。本发明通过计算多条采集停止线的置信度，从而将多次采集的停止线中置信度低于预设阈值的采集停止线剔除，从而大大的提高了目标停止线在自动驾驶场景中的准确性，进而大大的提高了车辆行驶过程中的安全性，提升了用户的乘驾体验。
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公开(公告)号：CN119027661A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410918173.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图分割算法的众包地图成图方法、系统、介质及设备，其方法包括以下步骤：获取待处理道路的GPS信号校准后的视觉里程计测量数据；基于回环检测算法得到所述视觉里程计测量数据中的各行驶轨迹的回环匹配结果；根据所述回环匹配结果构建有权无向图；基于LDG算法对所述有权无向图进行分割，得到多个分割子图；根据多个所述分割子图生成待处理道路的电子地图；因此本发明可在尽可能减少信息损失及缓解计算压力的前提下建立一定采集范围内保持全局一致性的电子地图。
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公开(公告)号：CN119027578A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410918452.1
申请日：2024-07-10
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种立体地图构建方法、系统、电子设备及存储介质，通过获取多个相机视角的图像数据，从而提高地图的精度和覆盖范围，对图像数据进行关键特征提取，从而可以有效地将不同视角的图像数据进行对齐拼接，使用三维重建算法对每个特征点计算三维坐标，并将得到的三维坐标转换到BEV坐标系，得到初步的BEV地图，从而对初步的BEV地图拼接，得到完整的立体地图，从而实现了立体地图的自动快速拼接，降低了拼接时的计算量，为立体地图的快速迭代更新提供了基础。
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公开(公告)号：CN118485739A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410616324.1
申请日：2024-05-17
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种高精度地图生产置信体系结构图生成方法及系统，该方法包括：获取实际高精度地图生产流程中生产模块对应的有向无环图，所述有向无环图中包括生产模块的关联关系和模块分组；基于邻近规则重构所述有向无环图的分组；通过贝叶斯－高斯似然等价对相连接的两个生产模块的置信值进行正态转换，基于一元线性回归后的回归参数计算生产模块间的后验概率期望，当后验概率期望大于样本极小值，则更新所述有向无环图；迭代更新所述有向无环图直至所有拓扑关系收敛，将收敛后的有向无环图作为高精度地图的生产置信体系结构图。通过该方案可以简化高精度地图生产置信体系的生成，并能减少高精度地图生产质检环节人力物力资源的耗费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114022627B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111308325.2
申请日：2021-11-05
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
IPC: G06F16/29 , G06F18/2323
Abstract: 本发明提供一种基于众包轨迹的个性化引导线提取方法及系统，方法包括：基于交叉道路的众包轨迹线，统计每一条轨迹线穿过交叉路口时所属的驶入驶出车道，获取交叉路口内所有的车道拓扑连通关系；构建每对驶入车道节点和驶出车道节点，对于每对驶入车道节点和驶出车道节点对应的多条轨迹线，从中筛选出最佳轨迹线；将最佳轨迹线与对应的驶入车道节点和驶出车道节点进行平滑接续处理，得到交叉路口内的个性化车道引导线。本发明利用先验的众包轨迹，充分考虑到不同车型和速度区间场景下车道引导线驶入驶出节点的差异，构建个性化的节点和车道引导线，适应多种场景，为自动驾驶提供更加安全可靠的路径引导。
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公开(公告)号：CN118113993A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410129009.6
申请日：2024-01-30
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
IPC: G06F18/10 , G01C21/16 , G01S19/47 , H03H17/02 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种I MU数据滤波方法，包括：基于待滤波I MU数据中各个分量的时序图和信号频谱能量密度统计图，提取待滤波I MU数据中干扰信号的频段参数，干扰信号为I MU设备共振产生；基于待滤波I MU数据信号的特征信息，获取预设数据滤波器模型；基于预设数据滤波器模型和频段参数，对待滤波I MU数据中各个分量数据进行数字滤波，得到滤波后I MU数据；基于待滤波I MU数据和滤波后I MU数据的对比结果，完成对待滤波I MU数据的滤波。通过基于待滤波I MU数据中干扰信号的频段参数进行滤波，并将滤波后I MU数据和待滤波I MU数据进行对比，实现了将由I MU设备共振产生的干扰信号剔除，降低了车辆振动对I MU设备的影响。
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公开(公告)号：CN117893583A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311645418.3
申请日：2023-12-01
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及点云配准技术领域，特别涉及一种基于色调梯度的RGB点云配准方法及装置，其中，方法包括：估计目标配准RGB点云的色调梯度点云，并提取色调梯度点云的至少一个逐点特征；采样至少一个逐点特征，得到采样点云的逐点特征，构建采样点云的几何‑色调编码矩阵，得到采样点云的增强特征；基于采样点云的增强特征计算采样点云的关联信息，根据关联信息生成目标配准RGB点云的相对位姿，以利用相对位姿配准目标配准RGB点云。本申请实施例可以设计RGB点云对应的色调梯度的几何‑色调编码方法，通过同时提取待配准点云之间的几何与颜色对应关系实现RGB点云之间的配准，从而充分利用RGB点云中的颜色信息，提升了配准结果的精确性，适用范围更广。
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公开(公告)号：CN117805875A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311537879.9
申请日：2023-11-14
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种融合定位系统在GNSS无效时位置误差计算方法及系统，方法包括：S1，获取路测过程中GNSS信息、VCU信息和待测融合定位系统输出的定位信息，判断GNSS的状态为失锁或有效；S2，查找GNSS最近一次失锁持续的时间段t1和GNSS最近有效持续的时间段t2，根据VCU信息计算时间段t1对应的VCU距离L1以及时间段t2对应的VCU距离L2；S3，根据时间段t1、VCU距离L1和/或VCU距离L2判断是否满足位置误差评估条件；S4，根据时间段t2和待测融合定位系统输出的定位信息计算待测融合定位系统的定位距离L3，根据VCU距离L2和定位距离L3计算待测融合定位系统的定位误差。本发明可评估GNSS失锁状态下待测融合定位系统的位置误差，辅助客户应用环节全面评估融合定位系统性能。
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公开(公告)号：CN117689560A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311502599.4
申请日：2023-11-08
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司 , 清华大学
IPC: G06T5/50 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种基于图像的场景点云增强方法及装置，其中，方法包括：获取单目视觉图像数据和单目视觉图像数据对应的精度大于第一预设值的第一目标点云数据，对第一目标点云数据进行下采样，得到精度低于第二预设值的第二目标点云数据；对单目视觉图像数据和第二目标点云数据进行特征提取，得到至少一个特征点，从而生成第三目标点云数据；利用预先训练模型将第三目标点云数据与第一目标点云数据进行对比并评估，得到评估结果，将评估结果进行矫正，以生成增强后的三维点云。由此，解决了相关技术中由于低精度点云数据增强缺乏对图像信息的利用，降低点云增强的精准性，并且侧重于点云数据的局部增强，降低点云增强的适用性的问题。
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